题名 支持向量机最优参数选择的研究
被引量：25
1
作者
刘东辉 卞建鹏 付平 刘智青
机构
河北科技大学电气信息学院
出处
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2009年第1期58-61,共4页
基金
河北省自然科学基金资助项目(F2007000636)
文摘
支持向量机是近几年发展起来的机器学习方法,模型选择是设计支持向量机的关键。基于高斯核函数的支持向量机具有良好的学习性能,被广泛应用于模式分类中,讨论了核函数中C和γ对分类函数的影响,提出针对不同类型的数据,SVM应选用不同的核函数,同时利用二分法对核函数(C,γ)寻优,并将其应用于变压器故障诊断中,仿真结果表明该方法具有较好的性能。
关键词
支持向量机 模型选择 高斯核函数 二分法
Keywords
support vector machine model choiee gauss kernel function two-divided method
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 基于直觉模糊核聚类的弹道中段目标识别方法
被引量：11
2
作者
范成礼 邢清华 付强 范学渊
机构
空军工程大学防空反导学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2013年第7期1362-1367,共6页
基金
国家自然科学基金(61272011)资助课题
文摘
针对现有的模糊核聚类算法性能的问题,汲取直觉模糊c-均值聚类(intuitionistic fuzzy c-means,IFCM)算法的动态聚类特性优势,引入高斯核函数,改良归一化条件,提出直觉模糊核c-均值聚类(intuitionisticfuzzy kernel c-means,IFKCM)算法,并通过实际数据测试,证实了该算法的可行性和有效性。最后,根据弹道中段目标识别仿真系统的要求及弹道目标识别的特点,设计并实现了基于直觉模糊核c-均值聚类的弹道中段目标识别(intuitionistic fuzzy kernel c-means-target recognition in ballistic midcourse,IFKCM-TRBM)原型系统,仿真实验及对比分析充分表明该原型系统的稳健可行性,为弹道中段目标识别提出了一种新的参考和尝试。
关键词
直觉模糊聚类 模糊核c-均值 高斯核函数 弹道中段 目标识别
Keywords
intuitionistic fuzzy clustering fuzzy kernel c-means（FKCM） gauss kernel function ballistic midcourse target recognition
分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 单核和多核相关向量机的比较研究
被引量：18
3
作者
杨柳 张磊 张少勋 刘建伟
机构
西南财经大学金融学院 中国石油大学(北京)自动化研究所 中国石油吐哈油田分公司温米采油厂
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期195-197,共3页
文摘
针对相关向量机中的核函数选择问题进行研究,对高斯核函数进行改进,提出修正的高斯核函数方法,并比较改进的高斯核函数与普通高斯核函数的特性,证明提出的核函数的优良特性。在对单一核函数改进的基础上,进行多核相关向量机核函数的研究,结合局部性高斯核函数和全局性多项式核函数形成混合核函数,并运用于相关向量机。在不同大小的数据集上对几种核函数进行对比实验,验证修正的高斯核函数及混合核函数的性能。
关键词
相关向量机 修正的高斯核函数 多核
Keywords
Relevance Vector Machine（RVM） improved gauss kernel function multi-kernel
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 改进高斯核函数的人体姿态分析与识别
被引量：11
4
作者
林海波 王浩 张毅
机构
重庆邮电大学智能系统及机器人研究所
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015年第3期436-441,共6页
基金
科技部国际合作项目(2010DFA12160) 重庆市工业振兴专项资金资助项目(渝财金[2013]442号)
文摘
为了提高人体动作姿态的识别率,利用Kinect平台构建人体骨骼模型,提出一种基于关节角度的人体姿态表示方法。同时针对传统的高斯核函数中采用欧氏距离计算方法难以完全反映人体关节运动数据样本点与测试点之间位置关系的问题,提出了改进的高斯核函数多类支持向量机(MSVM)人体动作姿态识别方法。在高斯径向基核函数中使用测地线距离代替欧氏距离,建立了基于测地线距离的姿态核函数,采用二叉树方法构建多类支持向量机完成12种上肢姿态的分类。实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果,能更加有效识别人体姿态。
关键词
人体动作姿态 识别 高斯核函数 KINECT 欧氏距离 测地线距离 支持向量机
Keywords
human postures recognition gauss kernel function Kinect Euclidean distance geodesic distance support vector machines（SVM）
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于几何判据的SVM参数快速选择方法
被引量：7
5
作者
杨紫微 王儒敬 檀敬东 应磊 苏雅茹
机构
中国科学技术大学合肥智能机械研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第17期206-209,共4页
基金
国家"十一五"科技支撑计划基金资助项目(2006BAD10A05)
文摘
支持向量机中核函数及其参数的选择具有重要意义。提出一种基于高斯核函数的支持向量机参数对快速求取方法,根据支持向量之间的几何判据,结合线性搜索法完成参数寻优,具有简单、计算量小、易于实现的优点。实验结果表明,该方法较好地解决了高斯核函数参数在实际使用中不易确定的问题,且运算速度高于原有方法。
关键词
支持向量机 参数优化 高斯核函数
Keywords
Support Vector Machine（SVM） parameter optimization gauss kernel function
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 基于改进的SVM的电能质量复合扰动分类
被引量：11
6
作者
赵立权 龙艳
机构
东北电力大学信息工程学院
出处
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2016年第10期63-68,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61271115) 吉林省教育厅科研项目(2015235)
文摘
本文利用支持向量机对电能质量复合扰动进行分类,解决其多重分类问题,为了提高其整体分类的准确率,对支持向量机中的核函数进行了改进。考虑到特征向量在核函数中心位置的聚集程度会影响支持向量的数目,本文在核函数中引进一个径向宽度因子和一个幅值调节因子,从而解决传统核函数存在的问题,减少支持向量数目,降低计算复杂度。将改进后的算法应用到电能质量复合扰动分类中,验证所提方法对于电能质量复合扰动分类不仅具有可行性,并且有较高的分类准确率。从仿真实验结果可以看出,改进的方法对常见的7种单一电能质量扰动信号和5种电能质量复合扰动信号能够进行分类,相对原算法提高了分类准确率。
关键词
电能质量复合扰动 支持向量机 高斯核函数 分类准确率
Keywords
multiple power quality disturbances support vector machine gauss kernel function classification accuracy
分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
题名 基于粒子群优化的高斯核函数聚类算法
被引量：10
7
作者
于进 钱锋
机构
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第14期22-23,28,共3页
基金
国家"863"计划基金资助项目(2007AA04Z193 2007AA041402) +5 种基金 国家自然科学基金资助面上项目(60704028) 国家杰出青年科学基金资助项目(60625302) 长江学者和创新团队发展计划基金资助项目(IRT0721) 高等学校学科创新引智计划基金资助项目(B08021) 上海市基础研究基金资助重点项目(07JC14016) 上海市重点学科建设基金资助项目(B504)
文摘
针对视频帧数据在时间轴上的高斯分布特征,提出基于样本和高斯核相似性度量的聚类算法,采用度量方法考虑概率分布密度因素,同时利用改进的粒子群优化算法加速聚类过程。实验结果表明,与基于C均值聚类算法相比,该算法具有较强的全局搜索能力和聚类精度,在视频数据聚类分析中具有更高的效率和更佳的聚类效果。
关键词
聚类 粒子群优化 高斯核函数 视频帧数据
Keywords
clustering Particle Swarm Optimization（PSO） gauss kernel function video frequency frame data
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 RBF神经网络在目标识别中的应用研究
被引量：3
8
作者
周浩 韦道知 金凤杰
机构
空军工程大学导弹学院
出处
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2008年第5期215-216,220,共3页
文摘
基于递推最小二乘学习算法,提出了一种运用径向基函数神经网络进行目标识别的方法。仿真结果表明,该方法可以有效对来袭目标进行识别,具有较好的识别效果,对提高防空能力有一定的意义。
关键词
RBF神经网络 目标识别 RLS学习算法 高斯核函数
Keywords
RBF neural network target recognition RLS algorithm gauss kernel function
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 采用改进高斯核的MLS-SVM人脸表情识别算法
被引量：2
9
作者
卢照敢 许春梅 孙楠 苗许娜
机构
河南财经政法大学计算机与信息工程学院 西安电子科技大学电子工程学院 河南理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第S1期132-134,142,共4页
基金
国家青年科学基金项目(61309033)资助
文摘
针对用于支持向量机的低维输入数据空间向高维特征空间的映射,通过黎曼测度张量扩大了支持向量机的线性可分边界,进一步提高了支持向量机分类的准确性。考虑到MLS-SVM的多分辨逼近效果和改进高斯核函数对支持向量机分类准确度的提升,企图努力给出一种基于两者优点的人脸表情识别算法,以反映人类在自然界中的认知过程,提出了采用改进高斯核的MLS-SVM人脸表情识别算法。实验结果表明,其人脸表情识别性能通过修改高斯核函数获得了较大的提升。
关键词
支持向量机 人脸表情识别 高斯核 最小二乘算法
Keywords
Support vector machine,Face emotion identification,gauss kernel function ,Least square algorithm
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于核的直觉模糊聚类算法
被引量：3
10
作者
范成礼 雷英杰
机构
空军工程大学导弹学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第9期2538-2541,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60773209)
文摘
针对现有的直觉模糊聚类算法性能的问题,提出一种基于核的直觉模糊聚类算法(IFKCM)。该算法引入高斯核函数,将直觉模糊集合从原始观察空间映射到高维特征空间,减少了计算时间且提高了聚类精度;同时改进了现有的直觉模糊聚类算法中的概率型约束条件,使其对噪声和野值点具有较好的鲁棒性。最后,通过实际数据和人工数据与常用聚类算法进行了对比实验,结果表明该算法较大幅度地提高了直觉模糊聚类算法的性能。
关键词
直觉模糊集 直觉模糊聚类 模糊核C-均值 核函数 高斯核函数
Keywords
intuitionistic fuzzy set intuitionistic fuzzy clustering Fuzzy kernel C-Means （FKCM） kernel function gauss kernel function
分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 Rolls-Royce发动机基线挖掘方法
被引量：30
11
作者
钟诗胜 崔智全 付旭云
机构
哈尔滨工业大学机电工程学院 哈尔滨工业大学(威海)汽车工程学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2010年第10期2265-2270,共6页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(60939003) 国家863计划重点资助项目(2008AA04Z401)~~
文摘
采用基于核函数的多元非线性回归分析方法,对Rolls-Royce公司的发动机基线方程进行了求解,建立了标准化过程中的核函数和性能参数的偏差值模型。把厂家系统计算出的偏差值作为目标值,其他相关参数的测量值作为输入,采用高斯牛顿迭代法对该多元非线性方程组进行回归分析,能够迅速收敛,准确地求解出模型未知系数,经整理可得出准确的基线方程。通过比较自主基线求解的偏差值与厂家系统求解的偏差值可知,采用上述基线挖掘方法得到的基线方程模型精度能够满足实际应用的要求。
关键词
基线 回归分析 核函数 偏差值 高斯迭代法 故障诊断 航空发动机
Keywords
baseline regression analysis kernel function deviation gauss -Newton iterative method fault diagnosis aeroengine
分类号
TP311.132
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
V263.47
[航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
题名 基于RBF的支持向量数据描述算法性能分析
被引量：2
12
作者
阜艳 余君
机构
广东科学技术职业学院 广东省电信规划设计院有限公司第三分公司
出处
《现代电子技术》
2009年第20期140-142,146,共4页
文摘
核函数的选择对支持向量数据描述算法(SVDD)的性能有重要的影响,是SVDD研究的一个核心问题。通过对SVDD算法中常用核函数进行分析,验证了高斯核函数在单值分类问题上具有一定的优越性,并分别探讨相同样本数据集不同规模样本和不同样本数据集相似规模样本中,高斯核参数对SVDD分类器的影响。实验表明,基于高斯核函数的支持,向量数据描述算法适合于小规模样本的单值分类问题。
关键词
支持向量数据描述 核函数 高斯核函数 单值分类
Keywords
support vector data description kernel function gauss - kernel function one- class dassification
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 滑动窗近似线性依赖稀疏的核递推最小二乘算法
13
作者
陈绪君 朱宇芳 胡君红 马得宇
机构
华中师范大学物理科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第8期64-68,共5页
文摘
针对测试训练期间变化的信道环境,提出一种新的滑动窗近似线性依赖稀疏的核递推最小二乘算法。该算法核矩阵的尺寸只与滑动窗口宽度有关。选择字典表中最近的L个数据测试近似线性依赖准则,减少系统开销并降低系统实现的复杂度,克服ALD-KRLS算法核矩阵随字典表线性增长的缺陷。当训练序列的自相关矩阵特征根谱大于40时,较SW-KRLS均方误差性能有近3 d B的改善,且具有更小的稳态失调特性。仿真结果表明,与ALD-KRLS算法和KRLS算法相比,该算法具有更快的收敛速度和较好的均方误差性能。
关键词
核递推最小二乘算法 稀疏表示 近似线性依赖 滑动窗 核矩阵 高斯核函数
Keywords
kernel Recursive Least-squares （KRLS） algorithm sparse representation Approximately Linear Dependence （ALD） sliding-window kernel matrix gauss kernel function
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于改进自适应降雪模型的随机游走图像分割
14
作者
朱强
机构
浙江传媒学院教育技术中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第23期127-131,共5页
基金
浙江省自然科学基金项目(No.Y1100314)
文摘
为了提高图像分割的准确度,尽可能降低分割边缘噪声对图像分割的影响,提出了一种基于降雪模型的图像分割方法。对降雪模型及积雪表面效应做了详细分析,得出降雪模型运用于图像分割具有较强的适应性;接着在传统的随机游走图像分割算法中加入了自适应降雪模型的特性,生成新的算法;运用虚拟图像和真实图像进行算法性能实例仿真,结果表明,该算法的图像分割性能优于常见的NCut和传统随机游走图像分割算法,具有一定的研究价值。
关键词
图像分割 降雪模型 随机游走 高斯核函数
Keywords
image segmentation snowfall model random walk gauss kernel function
分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于优化贝叶斯的室内WiFi与蓝牙融合定位算法
被引量：9
15
作者
华海亮 关维国 刘志建 孙泽鸿
机构
辽宁工业大学电子与信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第11期114-119,共6页
基金
辽宁省博士启动基金(20131045) 辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2012218)
文摘
针对室内WiFi和蓝牙单独定位时信标覆盖有限以及定位精度较低的问题,提出一种基于WiFi与蓝牙定位数据的优化贝叶斯融合定位算法。利用高斯核函数对WiFi及蓝牙单独定位结果处理后作为先验样本信息,通过秩和检验法分别计算出WiFi和蓝牙定位信息源的可信度,进行多源先验信息融合得到融合后的先验定位结果及分布,使用优化贝叶斯的后验分布密度函数估计出坐标偏差用以修正融合定位结果,得到WiFi和蓝牙融合定位坐标的最优估计值。实验结果表明,该算法可有效提高WiFi和蓝牙协同定位精度,在高斯噪声标准差为3dBm的环境下,定位误差小于1m的概率可达到95%,定位性能明显优于WiFi和蓝牙单独定位算法。
关键词
WIFI技术 蓝牙 贝叶斯估计 高斯核函数 可信度
Keywords
WiFi Bluetooth Bayes estimation gauss kernel function credibility
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于改进高斯核函数的BGP异常检测方法
被引量：5
16
作者
戴仙波 王娜 刘颖
机构
信息工程大学密码工程学院 河南省信息安全重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期122-129,共8页
基金
国家重点研发计划(2018YFB0803603) 国家自然科学基金(61802436,61502531) 河南省自然科学基金(162300410334)
文摘
通过将边界网关协议(BGP)更新报文激增异常问题抽象为二分类问题,提出一种基于改进高斯核函数的BGP异常检测(IGKAD)方法。采用FMS特征选择算法,选择能同时最大化类间距离和最小化类内距离的特征,得到度量分类能力的特征权值。利用基于Manhattan距离与特征权值的改进高斯核函数构造支持向量机(SVM)分类模型,并结合基于网格搜索与交叉验证的参数寻优方法,提高SVM模型分类准确率。通过设计特征效率函数,给出最优特征子集构造方法,从而选取最优特征子集作为训练数据集。实验结果表明,当训练集包含TOP10和TOP8特征时,IGKAD方法的分类准确率分别为91.65%和90.37%,相比基于机器学习的BGP异常检测方法分类性能更优。
关键词
高斯核函数 边界网关协议 异常检测 支持向量机 机器学习
Keywords
gauss kernel function Border Gateway Protocol(BGP) anomaly detection Support Vector Machine(SVM) machine learning
分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 基于支持向量机的改进高斯核函数聚类算法研究
被引量：4
17
作者
阎晓娜 赵犁丰
机构
中国海洋大学信息科学与工程学院电子工程系
出处
《现代电子技术》
2011年第13期67-70,73,共5页
基金
863项目 "基于ROV的黄色物质水下原位探测系统"(2008AA09Z105)
文摘
针对基于支持向量机的聚类算法中,由于高斯核在无限远处的衰减几乎为零,从而影响聚类效果的问题,采用了改进的高斯核函数。该方法使在高维特征空间中,核函数不仅满足在测试点附近有较快的衰减速度,而且在无限远处仍能保持适度的衰减,从而提高聚类效果。实验表明,改进的高斯核比高斯核聚类错误率更低。
关键词
改进的高斯核 聚类 SVC 高斯核
Keywords
improved gauss kernel function clustering support vector clustering gauss kernel
分类号
TN911.734
[电子电信—通信与信息系统]
题名 高斯核函数卷积神经网络跟踪算法
被引量：8
18
作者
汪鸿翔 柳培忠 骆炎民 杜永兆 陈智
机构
华侨大学工学院 华侨大学计算机科学与技术学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期388-394,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61203242 61605048) +2 种基金 福建省自然科学基金项目(2016J01300 2015J01256) 华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目(1511422004)
文摘
针对深度学习跟踪算法训练样本缺少、训练费时、算法复杂度高等问题,引入高斯核函数进行加速,提出一种无需训练的简化卷积神经网络跟踪算法。首先,对初始帧目标进行归一化处理并聚类提取一系列初始滤波器组,跟踪过程中结合目标背景信息与前景候选目标进行卷积;然后,提取目标简单抽象特征;最后,将简单层的卷积结果进行叠加得到目标的深层次特征表达。通过高斯核函数加速来提高算法中全部卷积运算的速度,利用目标的局部结构特征信息,对网络各阶段滤波器进行更新,结合粒子滤波跟踪框架实现跟踪。在CVPR2013跟踪数据集上的实验表明,本文方法脱离了繁琐深度学习运行环境,能克服低分辨率下目标局部遮挡与形变等问题,提高复杂背景下的跟踪效率。
关键词
视觉跟踪 深度学习 卷积神经网络 高斯核函数 前景目标 背景信息 模板匹配 粒子滤波
Keywords
visual tracking deep learning convolutional neural network(CNN) gauss kernel function foreground object background information template matching particle filter
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 直立多层介质地面电法正演问题的计算
被引量：4
19
作者
葛为中 胡新发
机构
桂林冶金地质学院勘查地球物理系 广西有色地勘局
出处
《桂林冶金地质学院学报》
1991年第4期424-429,共6页
文摘
对于直立多层介质地面点源电场问题,通过电阻率转换函数递推公式,求得电位积分式中的待定系数;利用同一层待定系数间的互换关系来防止核函数超界;借助高斯-拉盖尔公式,进行电位的数值积分。算例表明,计算精度与镜象法或线性方程组法相比,误差小于1％。
关键词
电法 勘探 多层介质 正问题 核函数
Keywords
electrical survey forward problem numerical integration kernel function /transformation function recurrence formula gauss -Laguerre formula
分类号
P631.31
[天文地球—地质矿产勘探]
题名 基于测度学习支持向量机的钢琴乐谱难度等级识别
被引量：3
20
作者
郭龙伟 关欣 李锵
机构
天津大学电子信息工程学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2018年第2期196-201,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60802049 61471263) 天津市自然科学基金重点项目(16JCZDJC31100)
文摘
现有钢琴乐谱难度分类主要由人工方式完成,效率不高,而自动识别乐谱难度等级的算法对类别的拟合度较低。因此,与传统将乐谱难度等级识别归结为回归问题不同,本文直接将其建模为基于支持向量机的分类问题。并结合钢琴乐谱分类主观性强、特征之间普遍存在相关性等特点,利用测度学习理论有难度等级标签乐谱的先验知识,依据特征对难度区分的贡献度,改进高斯径向基核函数,从而提出一种测度学习支持向量机分类算法——MLSVM算法。在9类和4类难度两个乐谱数据集上,我们将ML-SVM算法与逻辑回归,基于线性核函数、多项式核函数、高斯径向基核函数的支持向量机算法以及结合主成分分析的各个支持向量机算法进行了对比,实验结果表明我们提出算法的识别正确率优于现有算法,分别为68.74%和84.67%。所提算法有效提高了基于高斯径向基核函数支持向量机算法在本应用问题中的分类性能。
关键词
数字钢琴乐谱 难度等级识别 分类算法 支持向量机 测度学习 高斯径向基核函数
Keywords
digital piano score recognition of difficulty level classification algorithm support vector machine metric learning gauss radial basis kernel function
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
